ネットワーク分析 に関する最新の記事

グラフデータストリームで効果的な三角形サンプリングのアルゴリズムを開発中。

新しいモデルが離散状態と連続時間の手法を使ってグラフ生成を改善した。

新しい方法で進化するグラフ内のコミュニティを特定する効率が向上してるよ。

グラフの幅に関する新しい概念が、さまざまな分野での分析や応用を向上させてるよ。

任意のスタート構成を使ってグラフ内の独立集合を見つける新しいアプローチ。

システムが動きや行動を効率よく同期させる方法を調べてる。

エッジの重要性を分析すると、いろんなネットワークシステムでのコミュニケーションが全体的に良くなるよ。

ハイパーマップの概要と、それが数学や科学でどんな意味を持つか。

新しい方法で、ノードの関係を軌道隣接を通じて調べることでネットワークの予測が向上するよ。

グラフデータ分析とコミュニケーションを改善する新しい方法。

新しいフレームワークが、クラスタリングを使ってGNNの学習を向上させるんだ。

DPHGNNは、二層学習を使ってハイパーグラフ関連のタスクのパフォーマンスを向上させるよ。

動的ネットワークの接続を予測する方法と課題についての考察。

新しいアプローチは、次元管理に注目することでグラフエンベディングを強化する。

DeepHGNNは、グラフニューラルネットワークを使って階層的予測の精度を向上させる。

非分配モーダル論理とその推論への影響についての考察。

新しいフレームワークは、相互に関連するデータ系列を分析することで予測を改善する。

この記事では、グラフシステムにおける機械学習のバックドア攻撃のセキュリティリスクについて考察しています。

ランダムグラフが成長パターンや特性をどのように明らかにするかを探る。

新しい方法が大規模データセット内の密な部分グラフを特定する効率を向上させる。

共有された基盤構造を使って、相互に接続されたネットワークの応答を予測する方法。

ハイパーグラフで重要なインフルエンサーを特定する新しい方法が良い結果を示してる。

複雑なネットワークでの広がり現象をモデル化するための包括的なツール。

グラフのランダム化がネットワークの振る舞いやパターンを分析するのにどう役立つかを学ぼう。

この研究は、二部符号付きネットワークでコミュニティを見つける方法を評価している。

確率的プロセスによる色の変化とその逆戻りをグラフで見てみよう。

メトリックグラフの性質と応用を調べてるんだけど、特に-メトリックとハイパーボリシティに焦点を当ててるよ。

新しいベンチマークがラベルノイズの課題の中でGNNのパフォーマンスを向上させる手助けをしているよ。

パーミュテヘドロンの中のつながりや構造を覗いてみよう。

この記事では、複雑なネットワークで短い経路を特定する効果的なアプローチを紹介します。

飽和ハイパーグラフとランダムネットワークにおけるその重要性についての考察。

新しいモデルが時間とともに変わる関係の研究を強化する。

新しいデータセットが時間的グラフニューラルネットワークの予測能力を向上させる。

動的平面グラフで強連結成分を更新する方法を学ぼう。

新しいベンチマークがリンク予測評価のバイアスに対処して、実際のアプリケーションをもっと良くする。

時間的モチーフに基づく濃密なサブネットワークを見つける新しいアプローチ。

この研究は、通常行列とバランスグラフの特性と応用を明らかにしているよ。

グラフにおけるスペクトル半径の重要性とその応用について探る。

有向非巡回グラフの固定ノードはネットワーク制御にとってすごく重要だよ。

この研究は、サイド情報がコミュニティ構造の特定にどんな役割を果たすかを調べてるんだ。